Comparative genomics and proteomics analysis of phages infecting multi-drug resistant Escherichia coli O177 isolated from cattle faeces
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of antimicrobial-resistant (AMR) pathogens has become a major global health concern. To address this challenge, innovative strategies such as bacteriophage therapy must be optimised. Genomic characterisation is a crucial step in identifying suitable phage candidates for combating AMR pathogens. The aim of this study was to characterise seven phages that infect the Escherichia coli O177 strain using a whole genome sequencing. The analysis of genome sequences revealed that these phages had linear dsDNA, with genome sizes spanning from 136, 483 to 166,791 bp and GC content varying from 35.39 to 43.63%. Taxonomically, the phages were classified under three different subfamilies (Stephanstirmvirinae, Tevenvirinae, and Vequintavirinae) and three genera (Phapecoctavirus, Tequatrovirus, and Vequintavirus) within the class Caudoviricetes. In silico PhageAI analysis predicted that all the phages were virulent, with confidence levels between 96.07 and 97.26%. The phage genomes contained between 66 and 82 ORFs, which encode hypothetical and putative functional proteins. In addition, the phage genomes contained core genes associated with molecular processes such as DNA replication, transcription modulation, nucleotide metabolism, phage structure (capsid and tail), and lysis. None of the genomes carried genes associated with undesirable traits such as integrase, antimicrobial resistance, virulence, and toxins. The study revealed high genome and proteome homology among E. coli O177 phages and other known Escherichia phages. The results suggest that the seven phages are new members of the genera Phapecoctavirus, Tequatrovirus, and Vequintavirus under the subfamilies Stephanstirmvirinae, Tevenvirinae, and Vequintavirinae, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».